Générer de nombreux réplicats bootstrap
La fonction bootstrap_replicate_1d() présentée dans la vidéo est disponible dans votre espace de noms. Vous allez maintenant écrire une autre fonction, draw_bs_reps(data, func, size=1), qui génère de nombreux réplicats bootstrap à partir du jeu de données. Cette fonction vous sera utile à plusieurs reprises pour calculer des intervalles de confiance et plus tard pour effectuer des tests d’hypothèse.
Pour référence, la fonction bootstrap_replicate_1d() est fournie ci-dessous :
def bootstrap_replicate_1d(data, func):
"""Generate bootstrap replicate of 1D data."""
bs_sample = np.random.choice(data, len(data))
return func(bs_sample)
Cet exercice fait partie du cours
Réflexion statistique en Python (Partie 2)
Instructions
- Définissez une fonction avec la signature d’appel
draw_bs_reps(data, func, size=1).- À l’aide de
np.empty(), initialisez un tableau appelébs_replicatesde taillesizepour stocker tous les réplicats bootstrap. - Écrivez une boucle
forqui parcourtsizeet calcule un réplicat à l’aide debootstrap_replicate_1d(). Reportez-vous à l’énoncé de l’exercice ci-dessus pour voir la signature de la fonctionbootstrap_replicate_1d(). Stockez le réplicat à l’indice approprié debs_replicates. - Renvoyez le tableau de réplicats
bs_replicates. Cela a déjà été fait pour vous.
- À l’aide de
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
def draw_bs_reps(data, func, size=1):
"""Draw bootstrap replicates."""
# Initialize array of replicates: bs_replicates
bs_replicates = ____
# Generate replicates
for i in ____:
bs_replicates[i] = ____
return bs_replicates